📄 中文摘要
开发者在构建 AI 驱动的应用时，常常会考虑在 Mac 上运行大型语言模型（LLMs）。本地运行这些模型的优势包括数据隐私和降低成本。当前有多种工具可供选择，如 Ollama、LM Studio、llama.cpp 和 MLX，它们各自解决不同的问题。通过在 Apple Silicon Macs 上进行开发测试，提供了对这些工具的清晰比较，帮助开发者选择最合适的本地 LLM 部署方案。
在 macOS 上本地运行 LLM 的完整 2026 比较
出处: Running LLMs Locally on macOS: The Complete 2026 Comparison
发布: 2026年3月10日
📄 English Summary
Running LLMs Locally on macOS: The Complete 2026 Comparison
Developers building AI-powered applications often consider running large language models (LLMs) on their Macs. The advantages of local deployment include data privacy and cost reduction. A variety of tools are available, such as Ollama, LM Studio, llama.cpp, and MLX, each addressing different challenges. A clear comparison of these tools, tested on Apple Silicon Macs, provides developers with insights to choose the most suitable local LLM deployment solution.